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Bittensor’s TAO se disparó el jueves y alcanzó su máximo en la negociación europea temprana del viernes después de que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, destacara el proyecto en el podcast All-In, lo que llevó al token de $243.5 a $310.6 antes de enfriarse a $298.1 en el momento de cerrar. El movimiento puso a uno de los activos vinculados a la IA más estrechamente vigilados en el criptomundo de nuevo en el punto de mira, no porque Huang haya respaldado el token directamente, sino porque trató el hito técnico subyacente como significativo en un debate mucho más grande sobre la infraestructura de IA abierta.
El momento llegó cuando Chamath Palihapitiya le preguntó a Huang sobre lo que él llamó un "logro técnico bastante loco" dentro de "este proyecto de criptomonedas llamado Bittensor". Describió una carrera de entrenamiento reciente en Subnet 3 en la que los participantes utilizaron exceso de cómputo distribuido para entrenar un modelo Llama "totalmente distribuido" mientras aún gestionaban el estado del proceso.
El CEO de Nvidia responde al logro de Bittensor
La reacción inmediata de Huang fue breve pero memorable: "Nuestra versión moderna de Folding@home".
Esa línea fue importante porque reframó el último hito de Bittensor en un lenguaje que las audiencias tradicionales de la tecnología ya entendían. Folding@home fue uno de los ejemplos más reconocibles de computadoras de voluntarios descentralizadas; la comparación de Huang sugirió que veía el experimento de Bittensor menos como teatro de criptomonedas y más como una expresión legítima de coordinación distribuida.
En el contexto de la acción de precios de TAO, los traders parecieron interpretar eso como una validación externa de uno de los ejecutivos más influyentes en hardware de IA.
Huang amplió luego la discusión más allá de Bittensor y hacia la estructura del mercado de IA. "Creo que fundamentalmente necesitamos modelos como productos de primera clase, productos propietarios, así como modelos de código abierto. Estas dos cosas no son A o B, son A y B. No hay duda", dijo. Luego hizo una distinción aún más aguda: "Los modelos son una tecnología, no un producto. Los modelos son tecnología, no un servicio".
Pasó la siguiente parte explicando por qué ese modelo de doble vía es importante. Para el uso general del consumidor, Huang dijo que la mayoría de las personas seguirán prefiriendo servicios llave en mano en lugar de afinar sus propios sistemas. "Me encantaría realmente no tener que afinar mi propio sistema. Me encantaría seguir usando ChatGPT. Me encanta usar Claude. Me encanta usar Gemini. Me encanta usar X", argumentó que esta capa horizontal de productos de IA "está prosperando" y "va a ser genial".
En el @theallinpod esta semana, @chamath le preguntó al CEO de @nvidia Jensen Huang sobre el entrenamiento de IA descentralizado, calificando nuestra carrera Covenant-72B como "un logro técnico bastante loco".
Una corrección: son 72 mil millones de parámetros, no cuatro. Entrenado de forma permisiva a través de 70+ colaboradores… pic.twitter.com/BN0tWG66e8
— templar (@tplr_ai) 19 de marzo de 2026
Pero dibujó una línea dura cuando se trataba de despliegue específico de la industria, diciendo que la experiencia en el dominio "tiene que ser capturada de una manera que puedan controlar", y que "solo puede venir de modelos abiertos".
Esa distinción va al corazón de por qué Bittensor reaccionó de manera tan violenta. Mientras que Huang no hizo una llamada de token, ni presentó a Bittensor como el ganador de la IA abierta, sí avaló la coexistencia de los ecosistemas de modelos propietarios y abiertos, al mismo tiempo que reconocía que las industrias especializadas necesitarán fundamentos abiertos y controlables.
En el momento de cerrar, TAO se negociaba a $297.0
